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[2023/09/06]推薦・機械学習勉強会 #211

Open nogawanogawa opened 10 months ago

nogawanogawa commented 10 months ago

Why

推薦・機械学習勉強会は、推薦や機械学習、その周辺技術を通じてサービスを改善することにモチベーションのある人達の集まりです。ニュースやブログから論文まで、気になったものについてお互い共有しましょう!

発信のため、ここは public にしてあります。外部からの参加をご希望の方は樋口(https://twitter.com/zerebom_3) まで DM を送るか、Wantedly Visit の募集(https://www.wantedly.com/projects/391912) よりご連絡ください!

What

Wantedly では隔週水曜日に

といった話をする「推薦・機械学習勉強会」を開催しています。 この ISSUE はその会で話すネタを共有するための場所です。

話したいことがある人はここにコメントしましょう! 会の間に話した内容もここにメモしましょう!

prev: https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table/issues/209

hakubishin3 commented 10 months ago

「レコメンド技術」で求人サービスを進化させる。AIソリューションのBytePlus、日本のHR業界に照準

日本には1兆円規模とも言われる巨大な採用市場がある。個々の企業の差別化が難しく、競争が激しい求人業界において、BytePlusのテクノロジーが変革をもたらすと考えている。今後の求人業界は、「求人を探す」から「求職者に適切な求人案件を提供する」方向へ進化していくとの見方を示している。

レコメンデーションという技術を競争優位のポイントとして推していっている

Hayashi-Yudai commented 9 months ago

Encouragement Designs and Instrumental Variables for A/B Testing

SpotifyのABテストに関するブログ記事。介入が単一でないときの施策効果をどうやってオンラインテストするかというテーマで書かれている。

状況としては下の表のような状態

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知りたい値は機能が使える状態にしたら使ってくれるユーザ(complier)に対する効果で、いくつかの仮定のもとで以下のように計算できる。

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だたしこの方法の欠点は、計算された効果がLATEになっていること。これによりユーザ全体への影響というのはわからない。

zerebom commented 9 months ago

機械学習API基盤にregression test を追加する

Pythonの「仮想環境」を完全に理解しよう